Помимо моделей прогнозирования вероятного банкротства заемщика могут использоваться и упрощенные, основанные на системе определенных показателей.
При классификации кредитов возможно использование модели CART (Classification and regression trees), что переводится как «классификационные и регрессионные деревья». Это непараметрическая модель, основные достоинства которой заключаются в возможности широкого применения, доступности для понимания и легкости вычислений, хотя при построении применяются сложные статистические методы.
Методика на основе анализа денежных потоков, в отличие от подхода, основанного на финансовых коэффициентах, позволяет использовать не данные об остатках по статьям активов и пассивов, а коэффициенты, определяемые по данным об оборотах ликвидных активов, запасах и краткосрочных долговых обязательствах, посредством расчета чистого сальдо различных поступлений и расходов, и показывает величину общего чистого денежного потока.
Элементами притока средств за период являются: прибыль, полученная в данном периоде; амортизация, начисленная за период; высвобождение средств: из запасов, дебиторской задолженности, основных фондов, прочих активов; увеличение кредиторской задолженности; рост прочих пассивов; увеличение акционерного капитала; выдача новых ссуд.
В качестве элементов оттока средств выделяют: уплату: налогов, процентов, дивидендов, штрафов и пеней; дополнительные вложения средств: в запасы, дебиторскую задолженность, прочие активы, основные фонды; сокращение кредиторской задолженности; уменьшение прочих пассивов; отток акционерного капитала; погашение ссуд.
Кратковременное превышение оттока над притоком говорит о дефиците денежных средств (более низком рейтинге клиента). Систематическое превышение оттока над притоком средств характеризует клиента как некредитоспособного. Сложившаяся средняя величина общего денежного потока может устанавливаться в качестве предела выдачи новых кредитов, так как показывает размер средств, с помощью которых клиент имеет возможность погасить долговые обязательства. На основе соотношения величины общего денежного потока и размера долговых обязательств клиента определяется его класс кредитоспособности. Нормативные уровни этого соотношения: класс I — 0,75; класс II — 0,30; класс III — 0,25; класс IV — 0,2; класс V — 0,2; класс VI —0,15. Анализ денежного потока позволяет сделать вывод о слабых сторонах управления предприятием. Выявление узких мест менеджмента используется для разработки условий кредитования, отраженных в кредитном договоре.
В рамках комплексных моделей анализа возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика. Так, например, в практике банков США применяется правило шести «Си», в Англии - методика «CAMPARI», заключающаяся в поочередном выделении из кредитной заявки и прилагаемых финансовых инструментов наиболее существенных факторов, определяющих деятельность клиента, в их оценке и уточнении после личной встречи с клиентом.
Анализ существующей практики системы отбора заемщиков коммерческого банка позволил выявить следующие недостатки: субъективизм; негибкость и нестабильность; отсутствие системы обучения, передачи знаний и повышения квалификации - прежде чем стать высококвалифицированным специалистом, необходимо накопить определенный уровень знаний, основанный на приобретении достаточного опыта в данной сфере, а обучение кредитных аналитиков находится, как правило, на недостаточно высоком уровне вследствие отсутствия эффективных методик анализа и технологий обучения; ограничение числа рассматриваемых заявок, которое обусловлено ограниченными физическими ресурсами человека, в результате этого - упущенная выгода от ограничения числа рассматриваемых заявок [14, c. 133].
Целесообразно выделить методику, основанную на анализе делового риска, часто описываемую в российской экономической литературе и использующую качественные факторы при оценке риска заемщика. Деловой риск связан с непрерывностью кругооборота оборотных средств, с вероятностью не завершить эффективно этот кругооборот.
Рекомендуем также почитать:
Оценка основных тенденций развития российского рынка
банковских пластиковых карт
В период с 2001 по 2007 г. эмиссия международных и российских карточек возросла с 10,6 млн. до 96,3 млн. штук, или более чем в 9 раз (Рис. 2.1).
Рис.2.1. Объёмы эмиссии пластиковых карт с 2002 по 2007год, млн. штук[27]
За тот же период оборот по карточкам (без пересчета на темпы роста инфляции ...
Свойства неполноценных денег
Выше, при рассмотрении полноценных денег, были отмечены их характерные свойства. Какими же свойствами обладают неполноценные деньги? Уже исходя из названия можно судить, что они являются прямо противоположными свойствам полноценных денег. Главная отличительная особенность — практически отсутствует ...
Ответственность организации, эксплуатирующей
ядерную установку
В соответствии с Федеральном законом "Об использовании атомной энергии" установлена ответственность организации, эксплуатирующей ядерную установку. Это гражданско-правовая ответственность за убытки, причиненные физическим и юридическим лицам радиационным воздействием, за вред жизни и здо ...